[論文レビュー] Social Media, News and Political Information during the US Election: Was Polarizing Content Concentrated in Swing States?

Philip N. Howard, Bence Kollányi+2 more|arXiv (Cornell University)|Feb 10, 2018

Social Media and Politics参考文献 7被引用数 81

ひとこと要約

このデータメモは2016年米大統領選挙周辺のポーライズされた政治コンテンツのTwitter共有を分析し、誤情報とポーライズされたコンテンツが全国的にはより蔓延していた一方、特定の州でより高い水準を示し、人口で重みづけした場合スウィング州の平均誤情報がより高いことを示した。

ABSTRACT

US voters shared large volumes of polarizing political news and information in the form of links to content from Russian, WikiLeaks and junk news sources. Was this low quality political information distributed evenly around the country, or concentrated in swing states and particular parts of the country? In this data memo we apply a tested dictionary of sources about political news and information being shared over Twitter over a ten day period around the 2016 Presidential Election. Using self-reported location information, we place a third of users by state and create a simple index for the distribution of polarizing content around the country. We find that (1) nationally, Twitter users got more misinformation, polarizing and conspiratorial content than professionally produced news. (2) Users in some states, however, shared more polarizing political news and information than users in other states. (3) Average levels of misinformation were higher in swing states than in uncontested states, even when weighted for the relative size of the user population in each state. We conclude with some observations about the impact of strategically disseminated polarizing information on public life.

研究の動機と目的

• 2016年米大統領選挙時の分極化政治コンテンツがスウィング州に集中していたのか、それとも全国的に分布していたのかを評価する。
• Twitterデータを用いて分極化コンテンツ（誤情報、陰謀、分極的ニュース）の州別分布を定量化する。
• 低品質の政治情報の拡散パターンを全国レベルと州レベルで比較する。

提案手法

• 2016年選挙周辺の10日間のデータに対して政治ニュースソースの既知の辞書を適用する。
• 自己申告の位置情報を用いてユーザーを州に割り当て、州レベルの分极化コンテンツ分布指標を構築する。
• 全国および州レベルでの誤情報、分極化、陰謀的コンテンツの水準を計算・比較する。
• 州の結果を相対的なユーザー人口で重み付けして、スウィング州と争点のない州の差を評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 2016年米大統領選挙時、Twitter上で分極化政治コンテンツはスウィング州に集中していたのか、それとも全国的に均等に分布していたのか？
• RQ2 全国対州別で、誤情報、分極化コンテンツ、陰謀的コンテンツの水準をどう比較できるか？
• RQ3 人口規模を調整した場合、スウィング州は争点がない州より平均誤情報が高いのか？

主な発見

• 全国的に、Twitterユーザーは専門ニュースよりも多くの誤情報、分極化コンテンツ、陰謀的コンテンツを共有していた。
• 一部の州では分極化政治ニュースと情報のシェアが他より高い州があった。
• 人口で重み付けした場合、スウィング州の誤情報の平均水準は争点なし州より高かった。